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[机器学习] 《机器学习实战》 价值500 2019

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发表于 2020-4-18 09:18:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
│  介绍.png) q; }- a8 Y" d: l$ x$ o
│  * Y' K+ d( N- ?, b7 j" u) g
├─01.第1章 k-近邻算法) t+ w+ d$ G4 r5 p( e1 O
│      任务01:第1期 k-近邻算法(完整版).zip
3 N, D1 Y& {" w# [2 S, t│      任务02: 1.机器学习概述.mp4; W/ m# J  ]1 J1 P# e3 s+ P
│      任务03: 2.k-近邻算法原理.mp4
& |: G; I' a7 R. `│      任务04: 3.k-近邻的python实现.mp4
7 O9 y0 d& b& z4 W: k) K0 O7 y│      任务05: 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
1 L# M4 I3 k- P- }! f, z│      任务06: 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp48 s  P3 q3 q0 s9 m
│      ) n) r5 E: v0 g) j* ?3 ?
├─02.第2章 决策树# w+ _8 ?/ b* W0 y/ ~- u
│      任务07:第2期 决策树(完整版).zip# X. O$ F; l5 q  L+ @$ Y  w
│      任务08: 1. 决策树原理简介.mp4
! q  H" @) @' F8 U% r1 _4 M│      任务09: 2. 决策树的构建准备工作.mp47 N5 F& L/ N' }
│      任务10: 3. 递归构建决策树.mp44 o- ]  s. ]6 m! h! g
│      任务11: 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4
$ }+ W# g" a6 _│      任务12: 5. 决策树的可视化.mp4. p6 n3 _9 ^0 a- z
│      任务13: 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4$ t1 C' q% O+ E# ~4 I. J
│      
: @2 w! I2 V! [7 |├─03.第3章 朴素贝叶斯0 T% T1 K/ {* }! J5 r; T" t3 a& j
│      任务14: 第3期 朴素贝叶斯 (完整版).zip. G1 @$ N3 A9 V$ s' D- l! e) G& `
│      任务15: 1. 朴素贝叶斯概述.mp40 u# n! L7 c( G# C- ~
│      任务16: 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
& o4 X7 E  q# Y0 F% O$ a│      任务17: 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp4
& B* A" M& v$ l- V; M) ^, p│      任务18: 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4- u* T$ i) r) n  h6 c, W4 u
│      任务19: 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4
' ^7 M) j" R* s7 k  x│      任务20: 6. 算法总结.mp4
+ {# i! `' K* u. A" x│      # j. B% u+ b1 l" z! ^
├─04.第4章 Logistic 回归
! G  [. ?0 ?  _$ u( f2 p│      任务21:第4期 logistic(完整版).zip: p% m0 G6 ^& f0 J0 J
│      任务22: 1. logistic原理概述.mp4
# m/ u5 l4 B; j$ P, B│      任务23: 2. 损失函数正则化.mp4) ?/ N9 L* D! {. ]0 R) d
│      任务24: 3. 梯度下降法.mp4
6 H' R9 P& i  }- G" C7 |0 W4 V│      任务25: 4. 梯度下降种类解析.mp4! J( N* C* N6 h; b4 v/ e
│      任务26: 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4! ?+ k. o" o" x6 Q" o
│      任务27: 6. 病马案例.mp4+ K9 }+ a8 f7 ?
│      任务28: 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4
. J. K8 n% y  n│      任务29: 8. 分类算法大比拼.mp4
+ M! c% M% B5 x( W, a" y. U1 U│      任务30: 9. 算法总结.mp4
" X1 ^' D0 k0 g- H│      7 m# i5 g1 F  ~9 K4 v! t0 R
├─05.第5章 支持向量机' U) T: ~0 m! Q# m
│      任务31:第5期 支持向量机(完整版).zip5 d3 D  [2 n1 S* @: T/ P0 v
│      任务33: 2. 补充数学公式.mp4
! e0 q$ J( G( x│      任务34: 3. smo算法流程.mp4
. G# O2 \, R6 Q6 s$ O" U9 Z│      任务35: 4. 简化版smo算法.mp4) S; W) z4 ~0 T! A
│      任务36: 5. 完整版smo算法.mp4
4 ^7 Q. a7 o* a# Y. J9 G% q  c│      任务37: 6. 核函数.mp4! o1 w/ \* c2 {8 m; ^
│      任务38: 7. 非线性svm.mp4/ o# h4 L& X) X* T) _
│      任务39: 8. 案例:svm之手写数字识别.mp40 w3 l( j( y5 M; ]; t
│      任务40: 9. 算法总结.mp4  T+ b, l$ x+ g
│      2 ~! v& j* u8 }3 A
├─06.第6章 AdaBoost算法
7 f! E& B( a2 \1 e: w+ S$ y│      任务41:第6期 Adaboost算法(完整版).zip
) G2 [# [) W4 t5 W2 N3 r& S* |6 r$ K3 `│      任务42: 1. 集成算法概念.mp4
( J- w  P+ E- M│      任务43: 2. adaboost算法步骤.mp4
, ?, `$ }4 z$ d$ T* ~│      任务44: 3. 构建弱分类器.mp4
4 J9 [9 A& w8 }$ C│      任务45: 4. adaboost完整版函数.mp4
0 |# D4 W+ h, }1 v│      任务46: 5. 案例:adaboost在病马数据集上的应用.mp4
. M) S0 g, o& I( [/ v; F# q│      任务47: 6. 分类器衡量指标.mp47 |! ?5 k1 r( k
│      任务48: 7. 样本不均衡问题.mp4, N% g+ j  \* X+ h5 p$ L2 ~, ], `
│      任务49: 8. 案例:套坦尼克号幸存者预测.mp4
3 r! u  @, ~7 O│      
" [! z0 {  C. [, @1 _  e8 }├─07.第7章 线性回归3 P  w+ Z& c0 ^7 y/ z9 d
│      任务50:第7期 线性回归(完整版).zip, o  t) ]1 e+ M" R! X
│      任务51: 1. 线性回归概述.mp4
3 `; {4 W0 {( p+ a8 O│      任务52: 2. 线性回归的损失函数.mp4
' \2 W; r/ c$ _% u7 Z  f8 }: U, W│      任务53: 3. 简单线性回归python实现.mp4
% ^+ o6 e& v' H# x│      任务54: 4. 局部加权线性回归.mp4# G* R0 w! w  R% x% ]2 p
│      任务55: 5. 案例:预测鲍鱼的年龄.mp4, W, j5 I2 j9 s
│      任务56: 6. 岭回归.mp4
7 _# V/ K! v. V! q6 T( `8 Y│      任务57: 7. lasso和向前逐步回归.mp4
# Y, i: Y; k" z8 ]. w│      任务58: 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4
0 X- R; G+ U0 x│      任务59: 9. 乐高二手成交价预测.mp47 m/ C2 t6 R, y' p* o
│      
- j7 G& g- H$ V( P2 g├─08.第8章 树回归  k6 y- |3 l5 p
│      任务60:第8期 树回归(完整版).zip6 I( z  l! T1 C5 p8 b
│      任务61: 1. 决策树回顾.mp46 x# ?/ n$ a* X/ [: Q
│      任务62: 2.cart算法概述.mp4
0 W% w" h+ ]2 T8 A│      任务63: 3. cart回归树的python实现.mp4
- V9 v: {$ g6 Q│      任务64: 4. 回归树的sklearn实现.mp41 t7 J7 z$ Q9 L6 `- E) h% ~
│      任务65: 5. 树剪枝.mp4
2 I) ]( ]( G5 [9 U. O│      任务66: 6. 模型树.mp40 N( X) Z3 K2 g" i
│      任务67: 7. 回归树预测结果.mp4
- H5 s9 c9 A6 O2 `+ n% k) |│      任务68: 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4) _7 K5 N9 G5 N0 M  z+ a: x
│      任务69: 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4/ x: _1 V4 Y9 k$ b, v) a  W; G7 y
│      
8 @; L" B/ T2 }& [$ w) m# [├─09.第9章 K-均值聚类算法+ _& B5 I( A$ s9 f  E0 K, \0 v
│      任务70:第9期 K-均值聚类(完整版).zip
% O% S) M/ d% @' ~│      任务71: 1. 聚类分析概述.mp4  G+ P2 E- r5 {' T8 I, u/ V3 m
│      任务72: 2. k均值算法原理.mp4. g1 }6 S. l7 ^) V8 g1 _
│      任务73: 3. k均值算法的python实现(1).mp4
$ A( n1 B8 I" G, u: m& p│      任务74: 4. k均值算法的python实现(2).mp4
2 v( r+ ?1 w8 V- i, s% G) ^│      任务75: 5. 算法验证.mp4
; \  n" }/ E& U' j, z│      任务76: 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4! e" e  F+ `( v9 C& K% C. w
│      任务77: 7. 模型收敛稳定性探讨.mp40 b" j& n/ Y1 Q& r8 U6 C4 L" n
│      任务78: 8. 二分k均值法(1).mp4/ Z! t& e* y% T4 m
│      任务79: 9. 二分k均值法(2).mp4
) |3 a  \5 Z4 Y7 {8 o/ a4 i0 m# l% i│      任务80: 10. 聚类模型评价指标.mp4
% I: j' F3 {( G" _( V│      任务81: 11. 轮廓系数的python实现.mp4& ]! i: H: Z0 }$ V! {& @
│      任务82: 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4( K6 j5 j# t& H$ A4 J
│      任务83: 【附录2】归一化处理.mp4
7 A3 R; v: Y/ H│      
5 z* o* a/ I, y└─10.第10章 关联规则之Apriori4 r& Z9 {: o+ F
        任务84:课件、代码及数据集下载.zip
, w9 w: U) s( _) f        任务85: 1 关联分析概述.mp4% w# ]$ ~0 e( h) e6 J) k$ }7 s
        任务86: 2 频繁项集的评估标准:支持度&置信度.mp4- |0 w" {3 v5 z" G8 x
        任务87: 3 频繁项集的评估标准:提升度.mp4
4 b& b9 x3 B: k        任务88: 4 关联规则的发现.mp43 H7 d- Y6 @1 ~0 ~2 N" k1 U
        任务89: 5 apriori原理.mp4' D0 y( X+ q* S+ l( u
        任务90: 6 apriori挖掘频繁项集(1).mp4' @6 N* c. b% h( Z- g* [% F
        任务91: 7 apriori挖掘频繁项集(2).mp4
; O* [) v  Z2 o, ?: s) @        任务92: 8 apriori挖掘频繁项集(3).mp4; y- k- }2 m6 N% o. P7 }
        任务93: 9 apriori挖掘关联规则(1).mp4  W" g& B4 t* k+ Q( A' t# N
        任务94: 10 apriori挖掘关联规则(2).mp46 F( Q2 A* X; G) p! w6 G/ Y6 x
        任务95: 11 案例:发现美国国会投票中的模式.mp4/ |, f- d- ~8 |' f$ B
        任务96: 12 案例:发现毒蘑菇的相似特征(1).mp4' h+ l( D0 O8 ], j+ J
        任务97: 13 案例:发现毒蘑菇的相似特征(2).mp4
4 J8 Q# q& ]6 p* ~! Z2 _        任务98: 14 案例:发现毒蘑菇的相似特征(3).mp4
. y7 x2 |" i( |
$ g: Q7 |5 x/ m, b下载地址:
" p; {3 S- \8 t2 C5 d
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5 x* `  _1 ^; G' P9 V
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